مقدمة إلى LLM

تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.


إجمالي 5 مقالات متاحة. | حالياً في الصفحة 1 من 1.

الفصل 15 — بناء منظّمة ذكاء اصطناعي آمنة

المقال الخامس عشر من جولة LLM Primer VII. الطبقة التنظيمية التي تحمل الاختصاص عبر السنوات: ثقافة، وفرق حمراء، ومخاطر مورّدين، وتقييم مستمرّ، ووصاية طويلة الأمد.

1447-12-07

الفصل 1 — لماذا أمن الذكاء الاصطناعي مختلف

المقال الأول من جولة LLM Primer VII. لماذا لا يكفي الأمن التقليدي، وكيف تكسر LLM الفصل بين الشيفرة والبيانات، ولماذا يصبح غلاف السلوك هو سطح الهجوم بدل خطوط الشيفرة.

1447-11-23

LLM Primer VII — تمهيد السلسلة والفهرس

تمهيد سلسلة LLM Primer VII: أمان الذكاء الاصطناعي، وفهرس الجولة الفصلية من 10 إلى 26 مايو، ولماذا يُعيد أمن النماذج اللغوية الكبيرة بناءَ الأرض التي وقف عليها الأمن التقليدي.

1447-11-22

الفصل 11 — طبقة المنصة والتنسيق

المقالة الحادية عشرة من جولة LLM Primer VI. Ray Serve أولاً Python، KServe أولاً Kubernetes، BentoML يحزم، Triton يُجمِّع نماذج مختلفة — الاختيار عن ملاءمة ثقافة التشغيل.

1447-11-16

الفصل 7 — أمن LLM ومحاورها الوقائية

المقالة السابعة من جولة LLM Primer V. تسمية محور الأمن الجديد الذي تُدخله تطبيقات LLM — التحكم بأيّ التعليمات تصل إلى النموذج، من أين، حاملةً كم من الصلاحية — وبناء مصفوفة التخفيف رباعية الطبقات حوله.

1447-11-03